Tutorial Moderated Mediation AMOS: Cara Uji dan Interpretasi

 

Tutorial Moderated Mediation AMOS: Cara Uji, Langkah Analisis, dan Interpretasinya

Dalam penelitian kuantitatif, hubungan antarvariabel tidak selalu bersifat sederhana. Sebuah variabel independen dapat memengaruhi variabel dependen melalui mediator, tetapi kekuatan proses mediasi tersebut dapat berubah tergantung pada kondisi tertentu. Situasi inilah yang disebut moderated mediation atau mediasi yang dimoderasi.

Sebagai contoh, peneliti ingin mengetahui apakah workload meningkatkan turnover intention melalui job stress, tetapi pengaruh workload terhadap job stress ternyata berbeda berdasarkan tingkat perceived organizational support.

Model tersebut tidak hanya mengandung mediasi, tetapi juga moderasi pada salah satu jalur mediasi.

IBM SPSS Amos dapat digunakan untuk menguji model seperti ini, khususnya melalui pendekatan path analysis atau SEM dengan variabel observasi. Namun, moderated mediation memerlukan tahapan tambahan berupa pembentukan variabel interaksi dan pengujian conditional indirect effect.

Artikel ini membahas Tutorial Moderated Mediation AMOS mulai dari konsep dasar, persiapan data, pembuatan variabel interaksi, penyusunan model AMOS, bootstrap, hingga cara interpretasi hasil.

---

Apa Itu Moderated Mediation?

Moderated mediation adalah kondisi ketika besarnya efek tidak langsung variabel X terhadap Y melalui mediator M berubah bergantung pada nilai moderator W.

Model sederhana:

X → M → Y

merupakan model mediasi.

Jika hubungan:

X → M

dipengaruhi oleh W, model berubah menjadi:

X × W → M → Y

Dengan kata lain, efek mediasi X terhadap Y melalui M tidak selalu sama pada seluruh responden.

Preacher et al. (2007) menjelaskan moderated mediation sebagai analisis terhadap conditional indirect effect, yaitu efek tidak langsung yang besarnya bergantung pada nilai suatu variabel moderator. Mereka juga merekomendasikan penggunaan bootstrap untuk melakukan inferensi terhadap efek tidak langsung bersyarat. ResearchGate

---

Perbedaan Mediasi, Moderasi, dan Moderated Mediation

Ketiga konsep ini sering tertukar.

Mediasi

Mediasi menjelaskan bagaimana atau melalui mekanisme apa X memengaruhi Y.

Contoh:

Workload → Job Stress → Turnover Intention

Job Stress menjadi mediator.

Moderasi

Moderasi menjelaskan kapan atau pada kondisi apa hubungan X dan Y menjadi lebih kuat atau lemah.

Contoh:

Workload × Organizational Support → Job Stress

Organizational Support menjadi moderator.

Moderated Mediation

Moderated mediation menggabungkan keduanya.

Contoh:

Workload → Job Stress → Turnover Intention

tetapi hubungan Workload → Job Stress dimoderasi oleh Organizational Support.

Artinya, efek tidak langsung Workload terhadap Turnover Intention melalui Job Stress bergantung pada tingkat Organizational Support.

---

Contoh Model Moderated Mediation

Misalkan penelitian memiliki variabel berikut:

X = Workload

M = Job Stress

Y = Turnover Intention

W = Perceived Organizational Support

Hipotesisnya:

H1: Workload berpengaruh positif terhadap Job Stress.

H2: Job Stress berpengaruh positif terhadap Turnover Intention.

H3: Job Stress memediasi pengaruh Workload terhadap Turnover Intention.

H4: Perceived Organizational Support memoderasi pengaruh Workload terhadap Job Stress.

H5: Efek tidak langsung Workload terhadap Turnover Intention melalui Job Stress berbeda pada tingkat Perceived Organizational Support yang berbeda.

Hipotesis kelima merupakan hipotesis utama moderated mediation.

---

Model Moderated Mediation yang Dibahas dalam Tutorial Ini

Tutorial ini menggunakan first-stage moderated mediation, yaitu moderator berada pada jalur:

X → M

Model mediator dapat dituliskan sebagai:

M = i + a₁X + a₂W + a₃(X × W) + e

Sedangkan model outcome:

Y = i + c'X + bM + dW + e

Koefisien a₃ menunjukkan interaksi antara X dan W.

Efek tidak langsung bersyarat menjadi:

Conditional Indirect Effect = (a₁ + a₃W) × b

Artinya, efek mediasi berubah ketika nilai W berubah.

Konsep inilah yang mendasari pengujian moderated mediation (Hayes, 2015). DOI

---

Bisakah Moderated Mediation Diuji Menggunakan AMOS?

Bisa, tetapi terdapat hal penting yang perlu dipahami.

AMOS sangat nyaman digunakan untuk:

• CFA;
• SEM;
• path analysis;
• mediation;
• bootstrap indirect effect.

IBM masih menyediakan dokumentasi resmi SPSS Amos sebagai perangkat SEM berbasis covariance structure modeling. IBM

Untuk moderasi berbasis variabel observasi atau skor komposit, peneliti dapat membuat variabel interaksi terlebih dahulu di SPSS, kemudian memasukkannya ke dalam model AMOS.

Namun, jika X dan W merupakan latent variables dengan banyak indikator dan peneliti ingin membuat latent interaction, prosesnya jauh lebih kompleks. Pemodelan interaksi laten memerlukan pendekatan khusus seperti product indicators dan strategi estimasi tertentu (Marsh et al., 2004). DOI

Karena itu, tutorial ini berfokus pada pendekatan yang paling praktis:

Skor komposit → interaksi dibuat di SPSS → dianalisis di AMOS.

---

Tahap 1: Siapkan Variabel Penelitian

Misalnya data memiliki konstruk:

• Workload = X
• Job Stress = M
• Turnover Intention = Y
• Organizational Support = W

Jika setiap konstruk memiliki beberapa indikator, terlebih dahulu hitung skor komposit.

Misalnya Workload mempunyai:

WL1
WL2
WL3
WL4

Skor Workload dapat dihitung menggunakan rata-rata:

X = Mean(WL1, WL2, WL3, WL4)

Lakukan hal yang sama untuk M, Y, dan W.

Pastikan sebelumnya instrumen telah melalui evaluasi validitas dan reliabilitas sesuai metode penelitian yang digunakan.

---

Tahap 2: Lakukan Mean Centering

Sebelum membuat interaction term, variabel yang akan dikalikan biasanya di-center terlebih dahulu.

Misalnya:

X = Workload

W = Organizational Support

Hitung:

Xc = X − Mean X

dan:

Wc = W − Mean W

Mean centering tidak mengubah signifikansi interaksi, tetapi dapat mempermudah interpretasi koefisien utama dan mengurangi nonessential multicollinearity antara variabel asal dan produk interaksi.

---

Cara Mean Centering di SPSS

Pada SPSS pilih:

Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives

Catat nilai mean variabel X dan W.

Misalnya:

Mean Workload = 3,60

Mean Organizational Support = 3,20

Kemudian pilih:

Transform → Compute Variable

Buat:

X_CENTER

dengan rumus:

WORKLOAD - 3.60

Kemudian:

W_CENTER

dengan:

ORG_SUPPORT - 3.20

---

Tahap 3: Buat Variabel Interaksi

Setelah X dan W di-center, buat interaction term.

Pilih:

Transform → Compute Variable

Target Variable:

XW

Numeric Expression:

X_CENTER * W_CENTER

Sekarang data memiliki:

• X_CENTER
• W_CENTER
• XW
• M
• Y

Variabel XW digunakan untuk menguji apakah W memoderasi hubungan X terhadap M.

---

Tahap 4: Buka Data di AMOS

Buka:

IBM SPSS Amos Graphics

Kemudian pilih file data SPSS:

File → Data Files

Pilih file .sav yang sudah berisi:

X_CENTER
W_CENTER
XW
M
Y

---

Tahap 5: Buat Model Moderated Mediation di AMOS

Untuk pendekatan skor komposit, seluruh variabel dapat digambar menggunakan kotak atau observed variables.

Buat variabel:

X_CENTER

W_CENTER

XW

M

Y

Kemudian buat jalur:

X_CENTER → M

W_CENTER → M

XW → M

M → Y

X_CENTER → Y

Anda juga dapat memasukkan:

W_CENTER → Y

jika moderator diasumsikan memiliki pengaruh langsung terhadap outcome.

Model sederhananya:

X → M → Y

dengan:

W → M

dan:

XW → M

---

Jangan Lupa Menghubungkan Variabel Eksogen

Variabel eksogen umumnya dibuat memiliki covariance menggunakan panah dua arah.

Hubungkan:

X_CENTER ↔ W_CENTER

X_CENTER ↔ XW

W_CENTER ↔ XW

Hal ini penting karena variabel-variabel tersebut berasal dari data yang sama dan tidak diasumsikan saling independen.

Tambahkan error pada:

M

dan:

Y

---

Tahap 6: Aktifkan Bootstrap di AMOS

Bootstrap sangat penting untuk pengujian mediation.

Preacher et al. (2007) merekomendasikan pendekatan bootstrap untuk mengevaluasi conditional indirect effects. ResearchGate

Di AMOS:

Pilih:

Analyze → Analysis Properties

Masuk ke tab:

Bootstrap

Aktifkan:

Perform bootstrap

Gunakan misalnya:

5.000 bootstrap samples

Kemudian aktifkan:

Bias-corrected confidence intervals

Confidence level:

95%

Jumlah 5.000 resampling merupakan pilihan yang umum digunakan dalam penelitian mediasi modern.

---

Tahap 7: Aktifkan Output yang Dibutuhkan

Masuk ke:

Analysis Properties → Output

Aktifkan:

• Standardized estimates
• Squared multiple correlations
• Indirect, direct & total effects
• Bootstrap estimates

Kemudian jalankan model dengan:

Calculate Estimates

---

Tahap 8: Periksa Model Fit

Jika menggunakan SEM atau model pengukuran lengkap, periksa indeks model fit.

Beberapa indeks yang biasa diperhatikan:

• Chi-square;
• CFI;
• TLI;
• RMSEA;
• SRMR.

Namun, jangan menilai model hanya berdasarkan satu cutoff.

Model fit harus dipertimbangkan bersama teori, desain penelitian, kualitas pengukuran, dan karakteristik sampel.

Jika model menggunakan skor komposit sebagai path analysis, fokus utama biasanya terletak pada estimasi jalur dan efek interaksi.

---

Tahap 9: Periksa Jalur Mediasi

Pertama lihat hubungan:

X → M

Misalnya:

β = 0,45
p < .001

Kemudian:

M → Y

Misalnya:

β = 0,52
p < .001

Hasil tersebut menunjukkan bahwa:

Workload berhubungan positif dengan Job Stress.

Job Stress juga berhubungan positif dengan Turnover Intention.

Namun, keberadaan mediasi harus dinilai dari efek tidak langsung dan interval kepercayaannya, bukan hanya karena jalur a dan b signifikan.

---

Tahap 10: Periksa Efek Moderasi

Bagian terpenting adalah jalur:

XW → M

Misalnya hasil menunjukkan:

β = −0,18
p = .006

Karena nilai:

p < .05

maka interaction term signifikan.

Artinya:

Organizational Support memoderasi pengaruh Workload terhadap Job Stress.

Karena koefisien interaksinya negatif, semakin tinggi Organizational Support, pengaruh positif Workload terhadap Job Stress cenderung semakin lemah.

Tetapi hasil tersebut baru membuktikan moderasi pada jalur a, belum cukup untuk menyatakan moderated mediation secara penuh.

---

Moderasi Signifikan Belum Otomatis Berarti Moderated Mediation

Ini kesalahan yang sangat sering terjadi.

Peneliti menemukan:

XW → M signifikan

lalu langsung menyimpulkan:

“Moderated mediation terbukti.”

Kesimpulan tersebut belum cukup.

Moderated mediation berarti efek tidak langsung X → M → Y benar-benar berubah pada nilai W yang berbeda.

Karena itu, peneliti perlu menghitung:

conditional indirect effect.

---

Tahap 11: Hitung Conditional Indirect Effect

Untuk model first-stage moderated mediation:

Indirect Effect(W) = (a₁ + a₃W) × b

Misalnya AMOS menghasilkan:

a₁ = 0,50

a₃ = −0,20

b = 0,60

Misalkan moderator telah di-center.

Ketika W = Mean

Karena mean centered = 0:

Indirect Effect:

(0,50 + −0,20 × 0) × 0,60

= 0,30

---

Ketika W = +1 SD

Misalnya SD W = 1:

(0,50 − 0,20 × 1) × 0,60

= 0,30 × 0,60

= 0,18

---

Ketika W = −1 SD

(0,50 − 0,20 × −1) × 0,60

= 0,70 × 0,60

= 0,42

Artinya:

Efek tidak langsung Workload terhadap Turnover Intention melalui Job Stress lebih kuat ketika Organizational Support rendah.

Efek mediasi semakin lemah ketika Organizational Support meningkat.

---

Tahap 12: Uji Signifikansi Conditional Indirect Effect

Menghitung nilai efek tidak langsung saja belum cukup.

Peneliti perlu mengetahui apakah conditional indirect effect signifikan.

Pendekatan yang direkomendasikan adalah menggunakan:

bootstrap confidence interval.

Jika:

BootLLCI dan BootULCI tidak melewati 0

maka efek tidak langsung pada nilai moderator tersebut dianggap signifikan.

Sebagai contoh:

Tingkat Moderator	Indirect Effect	95% Bootstrap CI
Rendah (−1 SD)	0,42	0,27 – 0,60
Sedang (Mean)	0,30	0,18 – 0,44
Tinggi (+1 SD)	0,18	0,05 – 0,32

Ketiga interval tidak melewati nol.

Artinya efek mediasi signifikan pada ketiga tingkat moderator, tetapi kekuatannya menurun seiring meningkatnya Organizational Support.

---

Apa Itu Index of Moderated Mediation?

Hayes (2015) memperkenalkan index of moderated mediation sebagai cara formal untuk menguji apakah indirect effect berubah secara sistematis mengikuti moderator. DOI

Untuk model first-stage moderation sederhana:

Index of Moderated Mediation = a₃ × b

Menggunakan contoh sebelumnya:

a₃ = −0,20

b = 0,60

Maka:

Index = −0,12

Namun, nilai −0,12 saja belum cukup.

Periksa bootstrap confidence interval.

Jika:

95% CI = [−0,21, −0,05]

karena tidak mengandung nol, terdapat bukti moderated mediation.

Jika:

95% CI = [−0,20, 0,04]

karena masih melewati nol, moderated mediation belum dapat dinyatakan signifikan.

---

Apakah AMOS Otomatis Menampilkan Index of Moderated Mediation?

Tidak seperti PROCESS Macro yang memang dirancang untuk model conditional process, output standar AMOS tidak secara otomatis memberikan tabel Index of Moderated Mediation ala Hayes.

AMOS dapat digunakan untuk membangun model struktural, menghitung jalur, indirect effect, dan melakukan bootstrap. Namun, untuk fungsi parameter khusus seperti conditional indirect effect pada berbagai nilai moderator, peneliti sering memerlukan perhitungan tambahan, user-defined estimands, plugin, atau pemeriksaan menggunakan software lain.

Sebagai pembanding, versi SPSS Statistics saat ini juga memiliki perintah Mediation Analysis yang mendukung model mediator-outcome tertentu, interaksi, serta bootstrap, tetapi fitur tersebut berbeda dari workflow SEM dalam AMOS. IBM

Untuk penelitian yang memerlukan pelaporan index of moderated mediation secara eksplisit, hasil AMOS dapat diverifikasi menggunakan:

• PROCESS Macro;
• Mplus;
• R/lavaan;
• software SEM lain yang mendukung fungsi parameter khusus.

---

Bagaimana Jika Moderator Berada pada Jalur M → Y?

Model ini disebut second-stage moderated mediation.

Misalnya:

X → M → Y

tetapi:

M × W → Y

Maka buat interaction term:

MW = M_CENTER × W_CENTER

Model outcome menjadi:

Y = c'X + b₁M + b₂W + b₃MW + e

Conditional indirect effect:

Indirect Effect(W) = a × (b₁ + b₃W)

Prosedurnya hampir sama.

Perbedaannya adalah interaction term diarahkan ke Y, bukan ke M.

---

Bagaimana Jika X → M dan M → Y Sama-Sama Dimoderasi?

Model menjadi lebih kompleks karena W memoderasi kedua jalur.

Dalam kondisi tersebut, conditional indirect effect dapat menjadi fungsi nonlinier dari W.

Analisis sebaiknya dilakukan menggunakan perangkat yang mendukung conditional process secara lebih eksplisit karena interpretasinya menjadi lebih kompleks.

---

Moderator Kategoris dalam AMOS

Jika moderator berupa kategori, misalnya:

Gender

• laki-laki;
• perempuan,

peneliti juga dapat mempertimbangkan Multigroup SEM.

Tahapannya:

1. Membagi responden menjadi kelompok.
2. Menguji measurement invariance jika menggunakan konstruk laten.
3. Membandingkan structural path antarkelompok.

Pendekatan ini berbeda dari membuat product term.

Untuk moderator kategoris, Multigroup SEM sering lebih mudah diinterpretasikan.

---

Bagaimana Jika Semua Variabel Merupakan Konstruk Laten?

Jika X, M, Y, dan W memiliki indikator masing-masing, peneliti dapat melakukan SEM laten.

Namun, masalah muncul ketika harus membuat:

X × W

sebagai latent interaction.

Pemodelan interaksi laten tidak sesederhana mengalikan dua skor.

Marsh et al. (2004) menunjukkan bahwa terdapat berbagai pendekatan untuk membentuk dan mengestimasi interaksi latent variables, termasuk product indicator approaches, tetapi implementasinya lebih kompleks dibandingkan interaksi variabel observasi. DOI

Karena itu, peneliti perlu menjelaskan dengan jelas apakah analisis dilakukan pada:

latent constructs

atau:

composite scores.

Jangan mengklaim sebagai latent moderated mediation jika yang dianalisis sebenarnya hanya skor rata-rata konstruk.

---

Contoh Interpretasi Hasil Moderated Mediation

Misalnya hasil menunjukkan:

Workload → Job Stress:

β = 0,50, p < .001

Job Stress → Turnover Intention:

β = 0,60, p < .001

Workload × Organizational Support → Job Stress:

β = −0,20, p = .006

Kemudian conditional indirect effects menunjukkan:

Low POS:

Effect = 0,42, 95% CI [0,27, 0,60]

Mean POS:

Effect = 0,30, 95% CI [0,18, 0,44]

High POS:

Effect = 0,18, 95% CI [0,05, 0,32]

Index of moderated mediation:

−0,12, 95% CI [−0,21, −0,05]

Interpretasi:

Hasil menunjukkan bahwa perceived organizational support memoderasi pengaruh workload terhadap job stress. Efek tidak langsung workload terhadap turnover intention melalui job stress semakin lemah pada tingkat perceived organizational support yang lebih tinggi. Bootstrap confidence interval pada index of moderated mediation tidak mencakup nol, sehingga terdapat bukti bahwa proses mediasi secara signifikan bergantung pada perceived organizational support.

---

Contoh Penulisan untuk Skripsi atau Tesis

Hasil pengujian menunjukkan bahwa interaksi antara workload dan perceived organizational support berpengaruh signifikan terhadap job stress (β = −0,20, p = .006). Selanjutnya, conditional indirect effect menunjukkan bahwa pengaruh tidak langsung workload terhadap turnover intention melalui job stress lebih kuat pada tingkat perceived organizational support yang rendah dibandingkan pada tingkat yang tinggi. Index of moderated mediation sebesar −0,12 dengan bootstrap 95% confidence interval [−0,21, −0,05]. Karena interval kepercayaan tidak mencakup nol, maka hipotesis moderated mediation didukung.

---

Kesalahan yang Sering Terjadi dalam Analisis Moderated Mediation AMOS

Beberapa kesalahan yang perlu dihindari antara lain:

1. Hanya menguji mediasi dan moderasi secara terpisah.
2. Menganggap interaksi signifikan otomatis membuktikan moderated mediation.
3. Tidak membuat interaction term.
4. Tidak melakukan bootstrap.
5. Menggunakan standardized coefficient untuk menghitung conditional indirect effect tanpa memahami skalanya.
6. Tidak melaporkan nilai moderator yang digunakan.
7. Tidak membedakan first-stage dan second-stage moderation.
8. Tidak melakukan centering tetapi salah menginterpretasikan main effect.
9. Membuat interaction term konstruk laten secara sembarangan.
10. Menyimpulkan efek berbeda hanya berdasarkan besarnya koefisien.

---

Checklist Moderated Mediation di AMOS

Sebelum membuat kesimpulan, pastikan:

• X, M, Y, dan W telah ditentukan.
• Lokasi moderasi sudah jelas.
• Skor komposit dibuat dengan benar jika menggunakan observed-variable approach.
• Mean centering dilakukan jika diperlukan untuk interpretasi.
• Interaction term telah dibuat.
• Jalur interaksi dimasukkan ke dalam AMOS.
• Mediation path diperiksa.
• Interaction coefficient diperiksa.
• Bootstrap digunakan.
• Conditional indirect effect dihitung.
• Confidence interval diperiksa.
• Index of moderated mediation dievaluasi jika digunakan.
• Interpretasi sesuai dengan teori penelitian.

---

Apakah AMOS atau PROCESS Lebih Baik untuk Moderated Mediation?

Tidak ada jawaban yang sama untuk semua penelitian.

AMOS lebih cocok ketika penelitian membutuhkan:

• SEM;
• CFA;
• konstruk laten;
• pengujian keseluruhan model;
• measurement model.

PROCESS lebih praktis ketika penelitian menggunakan:

• observed variables;
• composite scores;
• mediation;
• moderation;
• conditional process;
• index of moderated mediation.

Hayes (2015) menunjukkan penggunaan index of moderated mediation dalam kerangka path analysis dan mengilustrasikan implementasinya menggunakan PROCESS serta Mplus. DOI

Karena itu, software harus mengikuti kebutuhan model, bukan sebaliknya.

---

Kesimpulan

Moderated Mediation AMOS digunakan ketika peneliti ingin menguji apakah efek tidak langsung variabel independen terhadap variabel dependen melalui mediator berubah berdasarkan moderator.

Pada pendekatan observed-variable, langkah praktisnya adalah:

membuat skor variabel → melakukan centering → membuat interaction term → menyusun path model di AMOS → melakukan bootstrap → menguji interaksi → menghitung conditional indirect effect.

Hasil moderated mediation tidak cukup ditentukan hanya dari signifikansi interaction term. Peneliti perlu menunjukkan bahwa indirect effect berubah berdasarkan moderator.

Salah satu pendekatan formal yang dapat digunakan adalah index of moderated mediation, dengan kesimpulan berdasarkan bootstrap confidence interval (Hayes, 2015).

Dengan prosedur yang tepat, analisis moderated mediation memungkinkan penelitian menjawab pertanyaan yang lebih mendalam:

bagaimana suatu pengaruh terjadi, sekaligus kapan atau pada kondisi apa mekanisme tersebut menjadi lebih kuat atau lebih lemah.

---

Daftar Pustaka

Hayes, A. F. (2015). An index and test of linear moderated mediation. Multivariate Behavioral Research, 50(1), 1–22. https://doi.org/10.1080/00273171.2014.962683

Marsh, H. W., Wen, Z., & Hau, K.-T. (2004). Structural equation models of latent interactions: Evaluation of alternative estimation strategies and indicator construction. Psychological Methods, 9(3), 275–300. https://doi.org/10.1037/1082-989X.9.3.275

Preacher, K. J., Rucker, D. D., & Hayes, A. F. (2007). Addressing moderated mediation hypotheses: Theory, methods, and prescriptions. Multivariate Behavioral Research, 42(1), 185–227. https://doi.org/10.1080/00273170701341316

IBM Corp. (2024). IBM SPSS Amos documentation. IBM. IBM

---

SEO La Academic

Focus Keyphrase: Tutorial Moderated Mediation AMOS

Keyword pendukung: moderated mediation AMOS, cara uji moderated mediation, AMOS moderation mediation, conditional indirect effect, index of moderated mediation, bootstrap AMOS, interaction term AMOS, SEM moderated mediation.